import torch
x = torch.arange(12)  # 创建标量
print(x)
# 我们可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数
print(x.shape)  
x.numel() # 标量，指的是里面元素的总数
# 要改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素的值，可以调用reshape函数
x = x.reshape(3, 4)
print(x)
#创建一个全0,全1、其他常量或从特定分布中随机采样的数字
torch.zeros((2, 3, 4))
torch.ones((2, 3, 4))
# 通过提供包含数值的Python列表（或者嵌套列表）来为所需张量中的每个元素赋予确定值
torch.tensor([[2,1,4,3],[1,2,3,4],[4,5,6,1]])
#常见担保标准算数运算符都可以被升级为按元素运算